1. Thu thập dữ liệu (Data Collection):

Thu thập tập dữ liệu gồm các hình ảnh có nhãn “Chó” và “Mèo” (ví dụ từ Kaggle hoặc các nguồn mở).

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing):

• Đổi kích thước ảnh về cùng kích thước (ví dụ: 128x128 pixel).
• Chuyển ảnh thành dạng số (ma trận pixel).
• Chuẩn hóa dữ liệu (scale pixel từ 0–255 về 0–1).
• Gán nhãn: Chó = 0, Mèo = 1.

3. Chia tập dữ liệu (Train/Test Split):

Chia dữ liệu thành 2 phần: 80% để huấn luyện (training), 20% để kiểm tra (testing).

4. Chọn mô hình học máy (Model Selection):

Chọn mô hình như CNN (Mạng nơ-ron tích chập) vì nó rất hiệu quả cho xử lý ảnh.

5. Huấn luyện mô hình (Model Training):

Dùng tập huấn luyện để dạy mô hình nhận biết đặc điểm của chó và mèo.

6. Đánh giá mô hình (Model Evaluation):

Dùng tập kiểm tra để đo độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), F1-score,…

7. Dự đoán (Prediction):

Cho mô hình dự đoán ảnh mới xem là “Chó” hay “Mèo”.

8. Triển khai (Deployment):

Tạo ứng dụng web hoặc di động để người dùng tải ảnh lên và nhận kết quả phân loại.

1. Thu thập dữ liệu (Data Collection):

Thu thập tập dữ liệu gồm các hình ảnh có nhãn “Chó” và “Mèo” (ví dụ từ Kaggle hoặc các nguồn mở).

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing):

• Đổi kích thước ảnh về cùng kích thước (ví dụ: 128x128 pixel).
• Chuyển ảnh thành dạng số (ma trận pixel).
• Chuẩn hóa dữ liệu (scale pixel từ 0–255 về 0–1).
• Gán nhãn: Chó = 0, Mèo = 1.

3. Chia tập dữ liệu (Train/Test Split):

Chia dữ liệu thành 2 phần: 80% để huấn luyện (training), 20% để kiểm tra (testing).

4. Chọn mô hình học máy (Model Selection):

Chọn mô hình như CNN (Mạng nơ-ron tích chập) vì nó rất hiệu quả cho xử lý ảnh.

5. Huấn luyện mô hình (Model Training):

Dùng tập huấn luyện để dạy mô hình nhận biết đặc điểm của chó và mèo.

6. Đánh giá mô hình (Model Evaluation):

Dùng tập kiểm tra để đo độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), F1-score,…

7. Dự đoán (Prediction):

Cho mô hình dự đoán ảnh mới xem là “Chó” hay “Mèo”.

8. Triển khai (Deployment):

Tạo ứng dụng web hoặc di động để người dùng tải ảnh lên và nhận kết quả phân loại.

1. Thu thập dữ liệu (Data Collection):

Thu thập tập dữ liệu gồm các hình ảnh có nhãn “Chó” và “Mèo” (ví dụ từ Kaggle hoặc các nguồn mở).

2. Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing):

• Đổi kích thước ảnh về cùng kích thước (ví dụ: 128x128 pixel).
• Chuyển ảnh thành dạng số (ma trận pixel).
• Chuẩn hóa dữ liệu (scale pixel từ 0–255 về 0–1).
• Gán nhãn: Chó = 0, Mèo = 1.

3. Chia tập dữ liệu (Train/Test Split):

Chia dữ liệu thành 2 phần: 80% để huấn luyện (training), 20% để kiểm tra (testing).

4. Chọn mô hình học máy (Model Selection):

Chọn mô hình như CNN (Mạng nơ-ron tích chập) vì nó rất hiệu quả cho xử lý ảnh.

5. Huấn luyện mô hình (Model Training):

Dùng tập huấn luyện để dạy mô hình nhận biết đặc điểm của chó và mèo.

6. Đánh giá mô hình (Model Evaluation):

Dùng tập kiểm tra để đo độ chính xác (accuracy), độ nhạy (recall), F1-score,…

7. Dự đoán (Prediction):

Cho mô hình dự đoán ảnh mới xem là “Chó” hay “Mèo”.

8. Triển khai (Deployment):

Tạo ứng dụng web hoặc di động để người dùng tải ảnh lên và nhận kết quả phân loại.